L’utilisation d’outils basés sur l’intelligence artificielle soulève une question essentielle pour les entreprises. En effet, beaucoup se demandent ce que deviennent les données personnelles IA une fois qu’elles sont envoyées à un modèle ou à un service en ligne. Chaque document, message, enregistrement audio ou fichier transmis à une IA peut contenir des informations sensibles. Par conséquent, cette utilisation crée des enjeux importants de confidentialité et de conformité.
Pourtant, la plupart des dirigeants n’ont qu’une vision partielle du parcours des données dans une IA et ignorent les risques potentiels associés. Comprendre ce cycle reste indispensable pour choisir les bons outils et éviter toute exposition inutile. C’est pourquoi ce guide propose une explication claire du fonctionnement des données lorsqu’une entreprise utilise une IA, ainsi que les bonnes pratiques pour les protéger efficacement.
1. Comprendre le parcours des données dans une IA
Avant d’aborder la conformité ou la sécurité, il est nécessaire de comprendre ce qu’il se passe réellement lorsque des données entrent dans un système d’IA. Ce parcours suit plusieurs étapes successives.
L’envoi de la donnée
Lorsqu’un utilisateur transmet un texte, une image, un audio ou un document, les informations sont immédiatement transférées vers un serveur d’analyse. Si le transfert n’est pas chiffré, les données peuvent être interceptées. C’est pourquoi le chiffrement constitue une première étape essentielle.
Le traitement par le modèle
Ensuite, l’IA analyse les données pour produire un résultat. Ce traitement peut intervenir en une seule étape ou passer par plusieurs modèles. Dans tous les cas, l’objectif reste d’extraire l’information utile et de générer une sortie compréhensible pour l’utilisateur.
Le stockage temporaire
Dans de nombreux cas, les données restent temporairement stockées afin de garantir le fonctionnement technique, d’assurer la stabilité du service ou de vérifier des erreurs éventuelles. Cette durée varie selon les solutions, allant de quelques minutes à plusieurs heures.
Le stockage long terme
C’est l’élément le plus important. Certaines IA conservent les données sur le long terme pour entraîner leurs modèles et améliorer leurs performances. D’autres ne les stockent jamais.
La différence est cruciale pour la conformité RGPD.
L’hébergement
Certaines IA conservent les données sur la durée pour entraîner leurs modèles. D’autres n’en gardent aucune trace. Comme cette différence change tout en matière de RGPD, il est crucial de vérifier la politique de conservation.
2. Les risques liés au traitement des données par l’IA
Les dirigeants pensent parfois que l’IA fonctionne sans intervention humaine ou qu’elle ne conserve rien. La réalité est différente. Voici les risques majeurs.
Réutilisation des données pour entraîner des modèles
Certaines IA se servent des données transmises pour améliorer leurs modèles. Dès lors que les données personnelles ne sont pas anonymisées, cela pose un risque de violation du RGPD.
Accès par un tiers non autorisé
Si les données sont stockées sur des serveurs externes, mal protégés ou situés dans un pays à législation faible, l’exposition devient importante.
Conservation excessive
Une IA qui conserve les données pendant plusieurs mois sans transparence crée un risque de fuite, de piratage ou d’usage secondaire.
Absence de contrôle sur la suppression
Certaines solutions IA ne permettent pas aux utilisateurs de garantir l’effacement complet des données. Dans le cadre du RGPD, c’est incompatible avec les principes du droit à l’oubli et de limitation de conservation.
3. Comment choisir une IA en comprenant où vont vos données
Voici les critères essentiels que toute entreprise doit vérifier avant de faire entrer une IA dans ses processus.
Hébergement en France ou en Union européenne
Une solution hébergée en Europe offre la meilleure sécurité juridique. Les données restent soumises à une législation protectrice et un contrôle plus strict.
Chiffrement des données en transit et au repos
Les données doivent impérativement être chiffrées lors de leur transfert et lorsqu’elles sont stockées, même temporairement.
Absence de réutilisation des données
L’outil doit clairement indiquer qu’il n’utilise pas les données pour entraîner ses modèles, sauf consentement explicite. Si ce n’est pas précisé, assumez que les données peuvent être stockées et réutilisées.
Politique de conservation claire
La solution doit préciser la durée de conservation, les modalités de suppression et la possibilité de demander l’effacement immédiat.
Accord de sous-traitance (DPA)
Toute solution IA conforme doit proposer un document contractuel décrivant les responsabilités, les garanties, les sous-traitants et les engagements en matière de protection des données.
Traçabilité et journalisation
L’outil doit permettre une vision claire des traitements effectués et des logs de sécurité, en particulier pour les entreprises qui manipulent des données sensibles.
4. Comment Product’IA aborde ces enjeux dans ses solutions
Hébergement maîtrisé
Les solutions développées par Product’IA reposent sur un hébergement conforme aux normes européennes, ce qui garantit un niveau de protection élevé.
Aucune réutilisation des données
Les données ne sont ni utilisées pour entraîner des modèles externes ni conservées plus longtemps que nécessaire.
Chiffrement systématique
Toutes les données traitées transitent de manière chiffrée et sont stockées de manière sécurisée.
Transparence complète
Chaque fonctionnalité est conçue avec une logique de privacy by design. L’utilisateur sait ce qui est stocké, où et pour combien de temps.
5. Les bonnes pratiques pour protéger les données lorsque vous utilisez une IA
Ne jamais envoyer de données sensibles sans nécessité
Il est important de vérifier si les données envoyées sont essentielles au traitement.
Anonymiser lorsque c’est possible
La suppression des noms, adresses et identifiants réduit considérablement les risques.
Sensibiliser les équipes
Beaucoup de risques viennent d’une mauvaise utilisation des outils, et non des outils eux-mêmes.
Mettre en place une politique interne dédiée
Cela inclut la documentation, les process de validation et les règles de conservation.
Conclusion
Savoir où vont les données lorsqu’une entreprise utilise une IA n’est plus une simple question technique. C’est un enjeu stratégique, juridique et organisationnel. Une compréhension claire du parcours des données permet d’éviter les risques, de choisir les bons outils et de garantir une utilisation responsable et sécurisée de l’intelligence artificielle.
Les entreprises qui adoptent une approche structurée allient conformité, efficacité et confiance. Pour celles qui souhaitent intégrer l’IA sans exposer leurs données, il est désormais possible de concilier performance technologique et respect du cadre réglementaire.
Si vous souhaitez être accompagné sur ces sujets ou auditer l’usage de l’IA dans votre organisation, Product’IA peut vous aider à définir une approche sécurisée et conforme avec un premier audit rapide.
